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阿法狗与李世乭的激情大战给我们留下了什么

发布时间:2019-03-10 23:33:22

阿法狗与李世乭的激情大战给我们留下了什么? 不可一世的傲娇李世乭输给了阿法狗,的柯洁没从机箱里出来。说正经的,人工智能迈出了历史性的一步,看不懂围棋也搞不懂人工智能的我们也要看一看热闹呢!

首尔,韩国——在围棋人机大战第二局,谷歌的人工智能 AlphaGo 下了一着非常妙的棋。这一步棋超越了全人类,完美地向全世界展示了现代人工智能强大的计算力和神奇的天赋。

但是在第四局,李世乭也不甘示弱,给了 AlphaGo 有力回击。李世乭的回击让我们知道,虽然机器人在某些时候表现出人类所不及的天才,但是人类可以激发出更强大的力量超越它们。在不远的未来,人们将与机器共同作业,我们的才能会随着机器的刺激越发强大。 本周,世界瞩目的围棋 人机大战落下帷幕 ,创造了历史性的时刻。对战双方分别为世界强的围棋手之一、来自韩国的李世乭和谷歌的 DeepMind 实验室所研发的人工智能——AlphaGo。终人工智能 AlphaGo 获得终胜利,在五局比赛中取得四胜一负的漂亮成绩。这标志着人工智能 次 战胜了世界围棋选手。围棋是个古老而又极度复杂的脑力竞技项目,在此之前,研究者们认为人工智能在 十年内不可能取得胜利 。

这次胜利意义深远,因为 AlphaGo 的技术是未来科技必不可少的。它正在改变谷歌、Facebook、微软还有 Twitter,还将创造新的技术,

阿法狗与李世乭的激情大战给我们留下了什么

改变科学研究的一切 。不过对有些人来说,AI 的胜利是可怕的,他们担心人工智能将会代替我们工作,甚至脱离人类的控制。我想这些忧虑还是有好处的,至少在将来这种事情真正发生的时候,我们不会太惊慌。

不过,我们可以跳到另一个角度——不管人机大战的深远意义,不管未来人类是否会被机器人攻陷,我们仅仅从围棋的角度看看这两手妙棋给我们的启发。

黑 37 在 第二局 比赛的第 37 手,AlphaGo 做了一个出乎意料的决策,包括李世乭在内的所有观众都感到不解。「这真是奇怪的一着棋,」一位围棋九段的评论员说,「我想这是一个失误。」另一位评论员也表示赞同。李世乭面对这出乎意料的一步也是不解,他离开了比赛室,十五分钟后才回来落下了他的棋子。三届欧洲围棋赛 Fan Gui 在去年十月也曾与 AlphaGo 一战,结果 五局全败 。他刚开始对这步棋同样感到难以置信,但是他马上反应过来,根据他曾经与 AlphaGo 的交手经验,他又一次领悟了这非同寻常的一步棋中的 精妙之处 。

事实上,这一步棋逆转了这盘棋的局势,AlphaGo 赢了。赛后的发布会上,李世乭很震惊。「昨天的 场比赛 我很惊讶。」李世乭说,「但是今天只能用无语来形容。如果你看了今天的整个过程,你会发现我的失败显而易见。从比赛的开始,我甚至一刻都没有掌握棋局的主导权。」

打了败仗的李世乭在赛后总结的画面真是令人心疼。不过在四季酒店现场观看棋局的人,没有一个不感受到 37 手的美。特别是 Fan Gui,他不停地重复「真是精妙绝伦」。第二天早上,AlphaGo 的研究者 David Silver 告诉 了我们 AlphaGo 是怎么做出这个决策的。

万分之一的几率 AlphaGo 的核心是深度神经络——模拟人脑神经络的一种算法。这项技术已经用于很多线上服务当中,比如照片的人脸识别、智能的语音识别、搜索引擎等。如果你把小龙虾的照片放入神经络中学习,它就能识别出小龙虾;如果你给它足够的对话,它就能 大致掌握交流的技巧 ;如果你给它三千万职业棋手的棋谱,它就能学会围棋。

但是 Silver 他们做的不仅仅是这些。他们还加入了「增强学习」技术,通过模拟两个 AlphaGo 互相对弈,从上百万种甚至更多的棋谱中选择的一步。Silver 说:「AlphaGo 能自我学习,通过在神经络模型上和自己对战,它发现新的策略,从而越变越强。」

AlphaGo 和自己对弈的棋局将被送入第二个神经络。第二个神经络是用来预测下一步或者下几步的结果。

也就是说,AlphaGo 首先从人类的棋谱中学习,然后通过自我对弈学习。它知道人类是怎么走子的,而且它看到的不仅仅是这些。这就是 37 手的奥义。Silver 说,根据 AlphaGo 的计算,人类会走这一步的可能仅有万分之一。但是它运用了「增强学习」结果,预判了棋局接下来的可能的发展,经过复杂的分析终决定走出这一步棋。从后来的盘面我们看到,37 手确实精妙绝伦。

78 手 李世乭第三局落败。五局三胜制的 三局连败 ,宣示着 AlphaGo 已经取得胜利。「我不知道今天该说什么,但是我想我首先要向大家道歉,我应该给大家呈现更好的结果,更好的比赛。」李世乭说。

在第四局,他决心为自己,也为全世界关注比赛的人类扳回荣誉。但是棋到中盘,他的形势并不乐观。一个评论员说道:「李世乭如果不出些奇招,难以取胜。」在经过了半小时的考虑后,他真的做到了——这就是翻盘的 78 手。

赛后人们发现,AlphaGo 在 78 手之后下了好几步烂棋。经过几分钟的计算,它的胜率骤降。作为评论员的九段棋手 Michael Redmond 评论说李世乭的这一步棋是天才之作:「他令我震惊,我敢说几乎所有对手都没料到,包括 AlphaGo。」

棋手们纷纷称赞李世乭的这一手棋是「神之一手」。这是非常高的评价,后来 AlphaGo 给出了更高的评价。

又一个万分之一 第二天早上,我和 AlphaGo 之父 Demis Hassabis 在四季酒店的街道旁散步。在这个有着八百万围棋爱好者的国家,李世乭是国家的标志性人物之一。铺天盖地的报纸和电视节目报道了这场人机之战。韩国的人民把 Hassabis 当做偶像。确实,他就是我们的偶像。

之前 Google 方面也提到 AlphaGo 判断李世乭的落点准确概率非常高。Hassabis 告诉我,AlphaGo 并没有料想到李世乭的 78 手,因为它不认为人类会这样下棋。根据它对人类棋谱的学习结果,它判断对方走这步棋的几率仅仅是万分之一。也就是说,和人类在第二局下出 37 手几率一样。

从这两步棋中,我看到了对称美——万分之一与万分之一。尽管这七天我们经历了太多的惊喜和惊讶,这才是值得记住的。Hassabis 他们做出了堪比「超人」的机器人。但是同时我们也要看到,「超人」是有瑕疵的,它不可能代替人类。事实上,它甚至都不能缩小与人类的距离。机器不能与人类对话,不会玩猜词游戏, 不能通过初二的科学课考试 ,不能算出「神之一手」。

想想人机碰撞会发生什么?Fan Hui 经过 AlphaGo 的洗礼,对围棋有了完全不同的感悟,后来他的世界排名大进。对李世乭来说也是一样。在第四局结束后,Hassabis 与李世乭会了一面,李世乭也发出了同样的感慨。「只是下了几局棋,我的视野开阔了不少。」

这不是「人类对抗机器」,而是「人类与机器」。37 手超越了人类的智慧和想象,但是我们有 78 手。我们不禁猜想:如果李世乭没有前三局的积累,能否在第四局做出「神之一手」?

你的对手也是你的老师。人类和机器互相挑战极限,共同突破极限。我想,AlphaGo 与李世乭也是这种亦敌亦友的关系吧。

文章来源:wired,TECH2IPO / 创见 Gi 编译,首发于创见科技(),转载请注明出处

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